Forskellen mellem Hadoop og Spark

Et af de største problemer med hensyn til Big Data er, at der bruges en betydelig mængde tid på at analysere data, der inkluderer identificering, rensning og integration af data. De store datamængder og kravet om at analysere dataene fører til datavidenskab. Men ofte er dataene spredt over mange forretningsapplikationer og systemer, der gør dem lidt svære at analysere. Så dataene skal genforarbejdes og omformateres for at gøre det lettere at analysere. Dette kræver mere sofistikerede løsninger for at gøre information mere tilgængelig for brugerne. Apache Hadoop er en sådan løsning, der bruges til lagring og behandling af big data sammen med en række andre big data-værktøjer, herunder Apache Spark. Men hvilken er de rigtige rammer for databehandling og analyse - Hadoop eller Spark? Lad os finde ud af det.

Apache Hadoop

Hadoop er et registreret varemærke tilhørende Apache Software Foundation og en open-source ramme designet til lagring og behandling af meget store datasæt på tværs af computerklynger. Det håndterer data i meget stor skala til rimelige omkostninger på en rimelig tid. Derudover tilvejebringer det også mekanismer til forbedring af beregningsydelsen i skala. Hadoop leverer en beregningsramme til lagring og behandling af Big Data vha. Googles programmeringsmodel MapReduce. Det kan arbejde med en enkelt server eller kan skalere op inklusive tusinder af råvaremaskiner. Skønt Hadoop blev udviklet som en del af et open source-projekt inden for Apache Software Foundation baseret på MapReduce-paradigme, er der i dag en række distributioner til Hadoop. MapReduce er dog stadig en vigtig metode, der bruges til aggregering og tælling. Den grundlæggende idé, som MapReduce bygger på, er parallel databehandling.

Apache gnist

Apache Spark er en open source-klynge-computermotor og et sæt biblioteker til stor databehandling på computerklynger. Spark er bygget oven på Hadoop MapReduce-modellen og er den mest aktivt udviklede open source-motor til at gøre dataanalyse hurtigere og få programmer til at køre hurtigere. Det muliggør realtid og avanceret analyse på Apache Hadoop-platformen. Kernen i Spark er en computermotor, der består af planlægning, distribution og overvågning af applikationer, der er sammensat af mange computeropgaver. Dets vigtigste drivmål er at tilbyde en samlet platform til skrivning af Big Data-applikationer. Spark blev oprindeligt født på APM-laboratoriet på University of Berkeley, og nu er det et af de øverste open source-projekter under porteføljen af ​​Apache Software Foundation. Dets uovertrufne computermuligheder i hukommelsen gør det muligt for analytiske applikationer at køre op til 100 gange hurtigere på Apache Spark end andre lignende teknologier på markedet i dag.

Forskellen mellem Hadoop og Spark

Framework

- Hadoop er et registreret varemærke tilhørende Apache Software Foundation og en open-source ramme designet til lagring og behandling af meget store datasæt på tværs af computerklynger. Grundlæggende er det en databehandlingsmotor, der håndterer data i meget stor skala til rimelige omkostninger på en rimelig tid. Apache Spark er en open source-klynge-computermotor bygget oven på Hadoops MapReduce-model til storskala databehandling og analyse af computerklynger. Spark muliggør realtid og avanceret analyse på Apache Hadoop-platformen til at fremskynde Hadoop-computingprocessen.

Ydeevne

- Hadoop er skrevet i Java, så det kræver, at du skriver lange kodelinjer, som tager mere tid til udførelsen af ​​programmet. Den oprindeligt udviklede Hadoop MapReduce-implementering var innovativ, men også temmelig begrænset og heller ikke særlig fleksibel. Apache Spark er derimod skrevet på et kort, elegant Scala-sprog for at gøre programmerne køre lettere og hurtigere. Faktisk er det i stand til at køre applikationer op til 100 gange hurtigere end ikke kun Hadoop, men også andre lignende teknologier på markedet.

Brugervenlighed

- Hadoop MapReduce-paradigme er innovativt, men ret begrænset og ufleksibelt. MapReduce-programmer køres i batch, og de er nyttige til sammenlægning og tælling i stor skala. Spark tilvejebringer på den anden side konsistente, komponerbare API'er, der kan bruges til at opbygge en applikation ud af mindre stykker eller ud af eksisterende biblioteker. Sparks API'er er også designet til at muliggøre høj ydeevne ved at optimere på tværs af de forskellige biblioteker og funktioner sammensat i et brugerprogram. Og da Spark cachen de fleste inputdata i hukommelsen takket være RDD (Resilient Distribueret Datasæt), eliminerer det behovet for at indlæse flere gange i hukommelse og disklagring.

Koste

- Hadoop File System (HDFS) er en omkostningseffektiv måde at lagre store mængder data både struktureret og ustruktureret på et sted til dyb analyse. Hadoops omkostninger pr. Terabyte er langt mindre end omkostningerne til andre datastyringsteknologier, der bruges vidt til at vedligeholde firmadataoplag. Spark er på den anden side ikke nøjagtigt en bedre mulighed, når det kommer til omkostningseffektivitet, fordi det kræver en masse RAM for at cache data i hukommelsen, hvilket øger klyngen, og dermed omkostningerne marginalt sammenlignet med Hadoop.

Hadoop Vs. Gnist: Sammenligningstabel

Resumé af Hadoop vs. Spark

Hadoop er ikke kun et ideelt alternativ til at lagre store mængder strukturerede og ustrukturerede data på en omkostningseffektiv måde, det giver også mekanismer til forbedring af beregningsydelsen i skala. Skønt det oprindeligt blev udviklet som et open source Apache Software Foundation-projekt baseret på Googles MapReduce-model, er der en række forskellige distributioner tilgængelige for Hadoop i dag. Apache Spark blev bygget oven på MapReduce-modellen for at udvide dens effektivitet til at bruge flere typer beregninger, herunder Stream Processing og Interactive Queries. Spark muliggør realtid og avanceret analyse på Apache Hadoop-platformen til at fremskynde Hadoop-computingprocessen.